Hoe zorgtrainingsgegevens de AI in de gezondheidszorg naar de maan drijven?
Data-inkoop is altijd een organisatorische prioriteit geweest. Zeker wanneer de betreffende datasets worden gebruikt om autonome, zelflerende opstellingen te trainen. Het trainen van intelligente modellen, vooral degenen die door AI worden aangedreven, vereist een andere benadering dan het voorbereiden van standaard bedrijfsgegevens. Bovendien is het, aangezien de gezondheidszorg het zwaartepunt van de aandacht is, belangrijk om te focussen op datasets die een doel hebben en niet alleen worden gebruikt voor het bijhouden van gegevens.
Maar waarom moeten we ons zelfs richten op trainingsgegevens als er al gigantische hoeveelheden georganiseerde patiëntgegevens in medische databases en servers van bejaardentehuizen, ziekenhuizen, medische klinieken en andere zorgorganisaties staan. De reden is dat met standaard patiëntgegevens geen autonome modellen kunnen of kunnen worden gebouwd, die vervolgens contextuele en gelabelde gegevens nodig hebben om tijdig scherpzinnige en proactieve beslissingen te kunnen nemen.
Dit is waar Healthcare Training-gegevens in de mix komen, geprojecteerd als geannoteerde of gelabelde datasets. Deze medische datasets zijn gericht op het helpen van machines en modellen bij het identificeren van specifieke medische patronen, de aard van ziekten, de prognose van specifieke aandoeningen en andere belangrijke aspecten van medische beeldvorming, analyse en gegevensbeheer.
Wat zijn gezondheidstrainingsgegevens - een compleet overzicht?
Trainingsgegevens in de gezondheidszorg zijn niets anders dan relevante informatie die is gelabeld met metadata die de machine learning-algoritmen kunnen herkennen en waarvan ze kunnen leren. Zodra de datasets zijn gelabeld of liever geannoteerd, wordt het voor de modellen mogelijk om de context, volgorde en categorie ervan te begrijpen, waardoor ze op tijd betere beslissingen kunnen nemen.
Als je een voorliefde hebt voor details, gaat het bij trainingsgegevens die relevant zijn voor de gezondheidszorg om geannoteerde medische beelden, die ervoor zorgen dat intelligente modellen en machines tijdig in staat zijn om kwalen te herkennen, als onderdeel van de diagnostische opzet. Trainingsdata kan ook tekstueel zijn of liever getranscribeerd van aard, wat modellen vervolgens in staat stelt om gegevens te identificeren die zijn geëxtraheerd uit klinische onderzoeken en proactieve oproepen te beantwoorden met betrekking tot het maken van geneesmiddelen.
Toch een tikkeltje te ingewikkeld voor jou! Welnu, dit is de eenvoudigste manier om te begrijpen waar gegevens over gezondheidstrainingen voor staan. Stelt u zich een vermeende zorgtoepassing voor die infecties kan detecteren op basis van de rapporten en afbeeldingen die u naar het platform uploadt en de volgende actie voorstelt. Om dergelijke oproepen te doen, moet de intelligente applicatie echter gecureerde en afgestemde gegevens krijgen waaruit het kan leren. Ja, dat noemen we 'Trainingsgegevens'.
Wat zijn de meest relevante zorgmodellen waarvoor trainingsgegevens nodig zijn?
Trainingsgegevens zijn logischer voor autonome zorgmodellen die geleidelijk het leven van gewone mensen kunnen beïnvloeden, zonder menselijke tussenkomst. Ook voedt de toenemende nadruk op het versterken van de onderzoekscapaciteiten in de gezondheidszorg de marktgroei van gegevensannotatie verder; een onmisbare en onbezongen held van AI die een belangrijke rol speelt bij het ontwikkelen van nauwkeurige en casusspecifieke trainingsgegevenssets.
Maar welke zorgmodellen hebben het meest behoefte aan trainingsgegevens? Welnu, hier zijn de subdomeinen en modellen die de laatste tijd in een stroomversnelling zijn geraakt, wat de behoefte aan een aantal hoogwaardige trainingsgegevens wenkte:
- Digitale zorginstellingen: Aandachtsgebieden zijn onder meer gepersonaliseerde behandeling, virtuele zorg voor patiënten en gegevensanalyse voor gezondheidsmonitoring
- Diagnostische instellingen: Aandachtsgebieden zijn onder meer vroege identificatie van levensbedreigende en ingrijpende aandoeningen zoals elke vorm van kanker en laesies.
- Rapportage- en diagnosetools: Aandachtsgebieden zijn onder meer het ontwikkelen van een scherpzinnig ras van CT-scanners, MRI-detectie en röntgen- of beeldtools
- Beeldanalysatoren: Aandachtsgebieden zijn onder meer het identificeren van gebitsproblemen, huidaandoeningen, nierstenen en meer
- Gegevens-ID's: Aandachtsgebieden zijn onder meer het analyseren van klinische onderzoeken voor een beter ziektebeheer, het identificeren van nieuwe behandelingsopties voor specifieke aandoeningen en het maken van medicijnen
- Opstellingen voor het bijhouden van gegevens: Aandachtsgebieden zijn onder meer het bijhouden en bijwerken van patiëntendossiers, het periodiek opvolgen van patiëntengelden en zelfs het vooraf autoriseren van claims, door de kern van een verzekeringspolis te identificeren.
Deze modellen voor de gezondheidszorg verlangen naar nauwkeurige trainingsgegevens om opmerkzamer en proactiever te zijn.
Waarom zijn trainingsgegevens voor de gezondheidszorg belangrijk?
Zoals blijkt uit de aard van modellen, evolueert de rol van machine learning stapsgewijs als het gaat om het zorgdomein. Nu opmerkzame AI-opstellingen een absolute noodzaak worden in de gezondheidszorg, komt het neer op NLP, Computer Vision en Deep Learning voor het voorbereiden van relevante trainingsgegevens voor de modellen om van te leren.
In tegenstelling tot de standaard en statische processen zoals het bijhouden van patiëntendossiers, transactieverwerking en meer, kunnen intelligente gezondheidszorgmodellen zoals virtuele zorg, beeldanalysatoren en andere niet worden getarget met traditionele datasets. Daarom worden trainingsdata nog belangrijker in de zorg, als een reuzenstap naar de toekomst.
Het belang van gezondheidstrainingsgegevens kan beter worden begrepen en vastgesteld door het feit dat de marktomvang met betrekking tot de implementatie van gegevensannotatietools in de gezondheidszorg om trainingsgegevens voor te bereiden naar verwachting met ten minste 500% zal groeien in 2027, vergeleken met die in 2020.
Maar dat is niet alles, intelligente modellen die in de eerste plaats goed zijn opgeleid, kunnen zorginstellingen helpen extra kosten te besparen door verschillende administratieve taken te automatiseren en tot 30% van de resterende kosten te besparen.
En ja, getrainde ML-algoritmen zijn in staat om 3D-scans te analyseren, minstens 1000 keer sneller dan ze vandaag, in 2021, worden verwerkt.
Klinkt veelbelovend, nietwaar!
Gebruik cases van AI in de gezondheidszorg
Eerlijk gezegd voelt het concept van trainingsgegevens, dat wordt gebruikt om AI-modellen in de gezondheidszorg te versterken, een beetje flauw, tenzij we de use-cases en realtime toepassingen daarvan nader bekijken.
Digitale gezondheidszorg instellen
AI-aangedreven zorginstellingen met zorgvuldig getrainde algoritmen zijn gericht op het leveren van de best mogelijke digitale zorg aan de patiënten. Digitale en virtuele opstellingen met NLP, Deep Learning en Computer Vision-technologie kunnen symptomen beoordelen en aandoeningen diagnosticeren door gegevens uit verschillende bronnen te verzamelen, waardoor de behandeltijd met ten minste 70% wordt verkort.
Gebruik van hulpbronnen
De opkomst van de wereldwijde pandemie heeft de meeste medische instellingen voor middelen geknepen. Maar als AI in de gezondheidszorg deel uitmaakt van het administratieve schema, kan het medische instellingen helpen bij het beter beheren van schaarste van hulpbronnen, ICU-gebruik en andere aspecten van schaarse beschikbaarheid.
Lokaliseren van patiënten met een hoog risico
AI in de gezondheidszorg, indien en wanneer geïmplementeerd in de sectie patiëntendossiers, stelt ziekenhuisautoriteiten in staat om risicovolle vooruitzichten te identificeren die de kans hebben om gevaarlijke ziekten op te lopen. Deze aanpak helpt bij een betere planning van de behandeling en vergemakkelijkt zelfs de isolatie van de patiënt.
Verbonden infrastructuur
Mede mogelijk gemaakt door IBM's interne AI, i.eWatson, de moderne gezondheidszorg is nu verbonden, met dank aan Clinical Information Technology. Deze use case is gericht op het verbeteren van de interoperabiliteit tussen systemen en databeheer.
Naast de genoemde use cases speelt Healthcare AI een rol bij:
- Verblijfslimiet patiënt voorspellen
- No-shows voorspellen om ziekenhuismiddelen en -kosten te besparen
- Voorspellen van patiënten die hun zorgplannen mogelijk niet verlengen
- Identificeren van fysieke problemen en de bijbehorende corrigerende maatregelen
Vanuit een meer elementair perspectief, Gezondheidszorg AI is gericht op het verbeteren van de gegevensintegriteit, het vermogen om voorspellende analyses beter te implementeren en de registratiemogelijkheden van de betreffende opstelling.
Maar om deze use cases succesvol genoeg te maken, moeten de Healthcare AI-modellen worden getraind met geannoteerde data.
De rol van gouden standaarddatasets voor de gezondheidszorg
Trainingsmodellen zijn prima, maar hoe zit het met de gegevens? Ja, je hebt wel datasets nodig, die vervolgens geannoteerd moeten worden om de AI-algoritmen te begrijpen.
Maar u kunt niet zomaar gegevens uit elk kanaal schrappen en toch voldoen aan de normen voor gegevensintegriteit. Daarom is het belangrijk om te vertrouwen op serviceproviders zoals Shaip, die een breed scala aan betrouwbare en relevante datasets bieden waar bedrijven gebruik van kunnen maken. Als u van plan bent een AI-model voor de gezondheidszorg op te zetten, kunt u met Shaip kiezen uit mens-botpercepten, gespreksgegevens, fysiek dicteren en aantekeningen van artsen.
Bovendien kunt u zelfs use-cases specificeren om de datasets af te stemmen op de belangrijkste zorgprocessen of conversatie-AI om de administratieve functies te targeten. Maar dat is niet alles, ervaren annotators en dataverzamelaars bieden zelfs meertalige ondersteuning als het gaat om het vastleggen en implementeren van open datasets voor trainingsmodellen.
Terugkomend op wat Shaip te bieden heeft, hebt u als innovator toegang tot relevante audiobestanden, tekstbestanden, woordelijk, dictaatnotities en zelfs medische beeldgegevens, afhankelijk van de functionaliteit die u van het model wilt hebben.
Wrap-Up
Gezondheidszorg, als een verticaal, is bezig met innoveren, meer nog in het post-pandemische tijdperk. Bedrijven, gezondheidsondernemers en onafhankelijke ontwikkelaars plannen echter voortdurend nieuwe toepassingen en systemen die intelligent proactief zijn en de menselijke inspanning aanzienlijk kunnen minimaliseren door repetitieve en tijdrovende taken uit te voeren.
Daarom is het cruciaal om eerst de opstellingen of liever modellen tot in de perfectie te trainen met behulp van nauwkeurig samengestelde en gelabelde datasets, iets dat beter kan worden uitbesteed aan betrouwbare serviceproviders om perfectie en nauwkeurigheid te bereiken.
